#导入包
from scipy import optimize
import numpy as np

#确定c,A,B,Aeq,Beq
c=np.array([-2,-3,5])#c确定目标函数参数,因为默认求解最小问题，所以这里要加负号
A=np.array([[-2,5,-1],[1,3,1]])#A确定不等式参数，因为默认求小于等于，所以第一个列表要加负号
B=np.array([-10,12])#B确定不等式的值，因为默认求小于等于关系，所以10要加负号，注意此处要和A的列表对应
Aeq=np.array([[1,1,1]])#Aeq确定等式参数
Beq=np.array([7])#Beq确定等式的值

#求解
res=optimize.linprog(c,A,B,Aeq,Beq)
print(res)

#结果解释
#仅关注首行和末行，fun为目标函数最小值，x为最优解
#注意：求解过程中应当先转化为标准形式再根据结果解析